北斗无源定位技术

研究无源北斗定位技术的目的,在于解决目前北斗定位体制下,存在用户数量受限、用户机需发射信号、定位数据更新率慢等缺点。利用现有的2颗北斗地球同步卫星、1颗备份卫星的星历信息以及测量获得的时差信息,可以推导出实现无源定位的数学模型。该方法通过试验数据获得了50 m范围的定位结果,从而验证了该项技术的正确性。     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

“K—means改进算法在网络入侵检测中的应用与研究”通过技术鉴定

7月13日,我院在科研部会议室召开了由通信工程系研制的“K-means改进算法在网络入侵检测中的应用与研究”项目技术鉴定会。鉴定委员会由西北工业大学、西安电子科技大学、中国飞机强度研     

基于遗传神经网络方法的C^3I系统效能评估工具分析与设计

当前C^3I系统效能评估是C^3I系统建设的一个重要课题。本文分持了C^3I系统的特点,采用遗传神经网络方法解决C^3I系统效能评估问题,建立了一个基于遗传神经网络的评估工具。同时介绍了评估工具的设计思想、系统结构、数据结构、主要算法及对关键问题的分析和处理。为我军在C^3I系统效能评估领域的研究提供了一套有效的技术手段和工具。     

基于RLS算法的自适应逆控制系统的研究

提出了一种基于RLS算法的自适应逆控制系统,并对最小相位对象和非最小相位对象分别用此系统建模,进行仿真研究.仿真结果表明,基于RLS算法的自适应逆控制系统的收敛速度快,抗干扰性能好,而且得到的稳态误差较小.     

基于直接算法的合成孔径雷达干涉测量几何精度分析

直接将绝对相位差引入距离方程和多普勒方程答解地面点坐标,称为合成孔径雷达干涉测量直接算法。利用引入含有合理误差的模拟InSAR像坐标、绝对相位差和相应的轨道参数作为起算数据,求得含有误差的地面点坐标,实现了InSAR直接算法的几何精度分析。为了把基线长度和姿态的误差引入轨道空间位置,提出了相应的数学模型。计算结果表明,直接算法与经典算法精度基本相同。     

三轴跟踪平台算法研究

为研究三轴跟踪平台的过顶问题,讨论了退化α型跟踪算法,提出了完全退化型算法和三步跟踪算法,并从理论上证明了所给出的算法可以解决过顶问题。对距离地球表面大约2000km星体,应用完全退化型算法进行计算机观测仿真,计算数据表明,运用完全退化型算法可以使三轴的转动角速度控制在0.56((°)s)以内。随后将三步跟踪算法应用到三轴自动跟踪平台试验,试验表明三步跟踪算法可以解决过顶跟踪问题。     

车载电子稳像算法的研究

稳像算法的研究对实现电子稳像有重要的作用.介绍了车载电子稳像技术的基本概念、原理以及常 用的典型算法,给出了一种典型的电子稳像系统,结合车载摄像系统成像的特点,选用投影法作为车载电子稳像的算法,并用该算法对实拍的车载摄像系统所获取的图像序列进行稳像实验,实验证明了该算法用于车载电子稳像的可行性及有效性.     

基于粗集的神经网络在目标类型识别中的研究

为克服传统的目标类型识别方法的不足,提出将粗集和神经网络紧耦合建立新的识别模型,即经过识别信息预处理、样本数据粗集方法简化、神经网络学习训练及待识信息网络识别等步骤,充分融合了粗集强大的规则提取能力和神经网络优良的分类能力。实验表明,该模型减少了识别的主观因素,简化了神经网络结构,提高了运算速度。